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《数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》英文第2版.pdf

数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现
15656次 15人 4 年 前
 

机器学习实战(英文原版).pdf

Machine Learning in Action
8905次 1人 4 年 前
 

机器学习十大算法:cart.pdf

机器学习十大算法:cart
7072次 4人 5 年 前
 

一淘广告机器学习平台.pdf

第14期:《海量数据挖掘与应用》-e淘专场。内容提要•机器学习–机器学习与互联网广告–并行计算与机器学习•一淘广告中的机器学习–广告点击率预估–混合逻辑回归模型...
7470次 3人 5 年 前
 

Introduction to Machine Learning 2nd Edition (学机器学习教程).pdf

斯坦福大学机器学习教程,经典之作,内容涵盖神经网络、支持向量机、统计学习、决策树、计算学习、无监督学习、增强学习等诸多算法。
7046次 3人 5 年 前
 

机器学习中文版.pdf

机器学习这门学科所关注的问题是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能?近年 来,机器学习被成功地应用于很多领域,从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序,到获取用...
0次 22人 5 年 前
 

机器学习与数据挖掘.pdf

“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一, 其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人 的学习能力以便实现人工智能,因为众所周知,没有学习能力的系统很难被认为是...
0次 1人 5 年 前
 

机器学习10大经典算法.pdf

机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结...
0次 18人 5 年 前
 

Tom机器学习 第13章-增强学习增.doc

 强学习要解决的是这样的问题:一个能够感知环境的自治agent,怎样学习选择能达到其目标的最优动作。这个很具有普遍性的问题应用于学习控制移动机器人、在工厂中学习...
2362次 1人 5 年 前
 

Tom机器学习 第12章-归纳和分析学习的结合.doc

 纯粹的归纳学习方法通过在训练样例中寻找经验化的规律来形成一般假设。纯粹的分析方法使用先验知识演绎推导一般假设。本章考虑将归纳和分析的机制结合起来的方法,以获得...
3076次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第11章-分析学习.doc

神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训练样例,以达到一定级别的泛化精度。前面章节讨论的理论界限和实验结果反映出了这一事实。分析学习使用先验知识和演绎推理...
2436次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第10章-学习规则集合.doc

 对学习到的假设,最具有表征力的和最能为人类所理解的表示方法之一为if-then规则的集合。本章探索了若干能学习这样的规则集合的算法。其中最重要的一种是学习包含...
3573次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第9章.doc

遗传算法遗传算法提供了一种大致基于模拟进化的学习方法。其中的假设常被描述为二进制位串,位串的含义依赖于具体的应用。然而,假设也可以被描述为符号表达式或者甚至是计...
3084次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第8章-基于实例的学习.doc

基于实例的学习已知一系列的训练样例,很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述;但与此不同,基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的...
0次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第7章-计算学习理论.doc

本章理论地刻画了若干类型的机器学习问题中的困难,和若干类型的机器学习算法的能力。该理论致力于回答如下的问题:“在什么样的条件下成功的学习是可能的?”以及“在什么...
2141次 0人 5 年 前
 

Tom机器学习 第6章-贝叶斯学习.doc

贝叶斯推理提供了推理的一种概率手段。它基于如下的假定,即待考查的量遵循某概率分布,且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理,以作出最优的决策。贝叶斯推理对机器学...
0次 1人 5 年 前
 

Tom机器学习 第5章-假设检验.doc

假设的精度进行经验的评估是机器学习中的基本问题。本章介绍了用统计方法估计假设精度,主要为解决以下三个问题:首先,已知一个假设在有限数据样本上观察到的精度,怎样估...
0次 1人 5 年 前
 

Tom机器学习 第4章-人工神经网络.doc

人工神经网络(Artificial Neural Networks - ANNs)提供了一种普遍而且实用的方法,来从样例中学习值为实数、离散或向量的函数。像反向...
0次 1人 5 年 前
 

Tom机器学习 第三章-决策树.doc

决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。它是一种逼近离散函数的方法,且对噪声数据有很好的鲁棒性,能够学习析取表达式。本章描述了一系列决策树学习算法,包括象ID3...
0次 1人 5 年 前
 

Tom机器学习 第2章-概念学习.doc

 概念学习和一般到特殊序从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的中心问题。本章介绍概念学习:给定某一类别的若干正例和反例,从中获得该类别的一般定义。概念学习...
3177次 0人 5 年 前
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